基于MMSE的功率控制算法的研究
基于MMSE的功率控制算法的研究
基于MMSE的功率控制算法的研究作者：殷鹏来源：《科技创新导报》 2013年第11期（中邮建技术有限公司南京 210012）摘要：该文详细介绍了CDMA系统中基于MMSE的功率控制算法，进行了相应的仿真。
仿真结果表明，基于MMSE的功率控制算法相对于传统的算法，可以更有效的控制系统的总功率，同时提高功率控制时趋于总功率饱和值的收敛速度。
关键词：功率控制 MMSE CDMA中图分类号：TN929 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2013)04(b)-0002-02Power Control Algorithms for MMSE Receivers in CDMA SystemsYIN PengAbstract：In this paper, we introduce an adaptive and distribute power control algorithm (PCA) for the MMSE receiver. We also combine the proposed PCA with an existing PCA that employs signal-to -interference ratio (SIR) in order to achieve the desired performance of suitable convergence rate and stability.Key words：power control MMSE CDMA在CDMA移动通信系统中，由于多址接入干扰和信道频率的选择性衰落所引起的“远近效应”，一直是CDMA系统中亟需解决的关键技术问题。
目前，主要运用功率控制和多用户检测这两种技术来克服“远近效应”对于系统的影响。
在下文中，将讨论把功率控制和多用户检测相结合后的算法，并加以仿真。
1 系统模型本文所分析的是加性高斯白噪声（AWGN）下的CDMA系统的上行链路，调制方式为BPSK调制。
最小均方误差mmse算法
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3G系统中的几种联合功率控制
3G系统中的几种联合功率控制论文导读：这些关键技术中包括功率控制技术和多用户检测(包括干扰对消)技术。
根据当前MMSE滤波器的输出信干比调整用户发射功率使之满足所需SIR要求。
博弈者的这两种行为可以分别用效度函数(utility function)和代价函数(cost function)来描述。
关键词：功率控制，最小均方误差，代价函数，信干比，链路增益CDMA蜂窝移动通信系统具有容量大、频率管理简单、软切换等诸多优点，近年来受到了人们的关注.从90年代中期IS-95CDMA系统被成功商用以来，有关进一步提高CDMA 系统性能的关键技术的研究，成为近几年来无线通信领域里最活跃的研究分支之一。
这些关键技术中包括功率控制技术和多用户检测(包括干扰对消)技术，这两项技术都能有效地抑制多址干扰，提高系统容量。
提供全球覆盖和多媒体通信的第三代移动通信系统(如WCDMA系统)，将可能同时采用这两项技术以进一步提高系统性能。
1．功率控制概述功率控制是3G系统的关键技术之一[1-3]。
发射机的功率将会影响链路信号质量和无线系统的干扰环境。
功率控制在对接收端的接收信号能量或解调信噪比指标进行评估的基础上，适时补偿无线信道中引起的衰落，从而既维持了高质量的通信，又不对同一无线资源中的其他用户产生干扰，保证了系统容量。
研究蜂窝移动通信系统中基于SIR平衡的最佳功率控制和蜂窝移动通信系统中基于SIR平衡的分布式功率控。
在传统功率控制系统模型下通过找到信干比与功率的关系，从而得到传统功率控制的迭代算法。
到目前为止，功率控制的研究主要集中在两个方面：1）是平衡所有通信链路的信号干扰比（SIR），最大化发射机的功率，使系统达到最大所能达到的SIR，当系统中用户数发生变化时，使所有通信链路的SIR都下降或提高;2）调整发射功率，在各通信链路到达要求的SIR时，最小化发射机的功率，以提高系统容量。
2．联合功率控制的概念功率控制存在许多的不足，例如，需要专用信道传递功率控制信息，算法收敛速度问题，性能与移动用户的运动速度有关以及系统复杂等。
SC-FDMA_系统的MMSE-FSE_算法分析
doi:10.20149/ki.issn1008-1739.2024.01.016引用格式:孙亮亮,任颖.SC-FDMA 系统的MMSE-FSE 算法分析[J].计算机与网络,2024,50(1):89-94.[SUN Liangliang,REN Ying.Analysis of MMSE-FSE Algorithm in SC-FDMA System[J].Computer and Network,2024,50(1):89-94.]SC-FDMA 系统的MMSE-FSE 算法分析孙亮亮,任㊀颖∗(北京跟踪与通信技术研究所,北京100094)摘㊀要:单载波频分多址(Single-Carrier Frequency Division Multiple Access,SC-FDMA)系统均衡器的输入信号通常是按符号间隔进行采样的,其对抽样时间十分敏感㊂在短波波段,由于多径反射显著,当多径延时接近符号周期长度时,对抽样时间敏感的缺点会被放大㊂针对短波信道的特征,研究了SC-FDMA 系统的分数间隔均衡器(Fractional Spaced Equalizer,FSE)模型,通过与符号间隔均衡器对比发现,虽然符号间隔均衡器可以补偿接收信号的频率响应,但其对短时延衰落信道的补偿效果较差;FSE 对于抽样时间的选择不敏感,在多径信道下能够获得更好的性能㊂链路仿真结果表明,在短时衰落信道环境下,FSE 的译码性能比符号间隔均衡器有最大1.5dB 的增益㊂关键词:无线通信;多径信道;单载波频分多址;分数间隔均衡器;最小均方误差中图分类号:TN914.51文献标志码:A文章编号:1008-1739(2024)01-0089-06Analysis of MMSE-FSE Algorithm in SC-FDMA SystemSUN Liangliang,REN Ying ∗(Beijing Institute of Tracking and Telecommunications Technology ,Beijing 100094,China )Abstract :The input signal of a Single-Carrier Frequency Division Multiple Access (SC-FDMA)system equalizer is generallysampled at symbolic intervals,and the symbol spaced equalizer is sensitive to the sampling time.In the shortwave band,due to strongmulti-path reflection,the shortcomings of being sensitive to the sampling time are magnified when the multi-path delay is close to the length of symbol period.According to the characteristics of the shortwave channel,the Fractional Spaced Equalizer (FSE)model of theSC-FDMA system is analyzed.By comparing FSE with the symbol spaced equalizer,it is found that although the symbol spaced equalizercan make up for the frequency response of the received signal,its compensation effect is still not good for short-delay fading channels,while FSE is insensitive to the selection of sampling time,which can achieve better performance in multipath channels.The linksimulation results show that,in the short-term fading channel environment,FSE can improve the decoding performance by 1.5dB compared to the symbol interval equalizer.Keywords :wireless communication;multi-path channel;SC-FDMA;FSE;minimum mean square error收稿日期:2023-11-140㊀引言在短波通信(频率3~30MHz)中,天波在传播过程中被电离层反射之后,不需要中继站就能实现远距离通信㊂在通信领域,其具有无可替代的地位㊂尽管当前无线电通信系统不断推陈出新,短波这一传统的通信方式仍然受到普遍的重视[1]㊂短波通信因其通信距离远㊁抗毁性强㊁使用方便㊁价格低廉与组网灵活等优点,在救灾领域以及山区㊁戈壁㊁海洋等地区广泛应用[1-2],但是短波通信也有噪声大㊁稳定性差等不足㊂短波通信的现代化改造主要方向是提高可靠性㊁容量及抗干扰能力[3-4]㊂短波通信的信道环境复杂且不稳定,会受到多径干扰㊁信道衰落等不利因素的影响[5-8]㊂当传输速率提高时,系统对采样点更敏感,因此需要研究与短波信道适配的均衡算法[9]㊂接收机的同步一般以首达径为基准,但是由于存在多径时延的不确定性,不能确保所有路径的位置都为采样点㊂假设系统采用传统的符号间隔均衡方式,多径时延为τ,符号速率为f ㊂当以首达径为基准进行同步后,次达径的位置与首达径的位置相差Δ=f τ㊂若Δ为整数,则首达径和次达径相差整数倍的符号间隔,此时如果以首达径为同步位置,次达径也在采样点上,均衡的结果相对来说比较理想㊂但当Δ不是整数倍的采样间隔时,次达径的位置会偏离采样点,均衡性能下降㊂对于高速的数据传输系统而言,这一误差会更为明显㊂均衡算法一般是利用符号间隔进行采样的㊂符号间隔均衡器对于抽样时间的选择十分敏感㊂虽然其能够在一定程度上补偿接收信号的频率响应,但是其对短时延衰落信道的补偿效果较差,而分数间隔均衡器(Fractional Spaced Equalizer,FSE)[10-11]很好地解决了这个问题㊂FSE以高采样率对输入信号进行抽样,最佳的FSE与符号间隔均衡器和匹配滤波器的组合效果接近[12]㊂FSE有较高的采样率,能够补偿更大的带宽㊂当传输速率较高时,如果信道的带宽受限,FSE具有很好的补偿增益[13]㊂除此之外,FSE对于定时相位不敏感㊂对于延时严重失真的信道,FSE仍具有很大的优势㊂文献[14]对FSE 改善符号间干扰抑制能力进行了测量分析㊂本文研究的系统工作在短波频段,使用单载波频分多址(Single-Carrier Frequency Division Multiple Access,SC-FDMA)技术㊂本文在SC-FDMA系统模型的基础上,根据分数间隔的思想,给出了一种基于最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)优化准则[15-16]的T/2FSE,并详细说明了其工作原理㊂利用数值仿真,模拟了不同多径时延的场景,评估了1/2分数间隔MMSE均衡器方法的性能㊂仿真结果表明,在仿真信道条件下,FSE比传统符号间隔均衡器的性能最大提高了1.5dB,充分说明FSE 可以有效抑制由多径衰落造成的信号失真影响,提升接收机性能㊂1㊀系统参数本文研究的SC-FDMA系统参数如表1所示㊂表1㊀单载波模型参数参数取值工作频段/MHz20~30调制符号速率/(符号/秒)2400编码方式3/4LDPC调制方式64QAM加扰方式比特加扰交织长度/s 4.8信道多径数量L2衰落/(Hz/s)1帧长288符号(循环前缀32,数据符号长度256)发送侧IFFT长度为256,循环前缀长度为32,物理层帧结构如图1所示㊂图1㊀物理层帧结构未知数据越长,传输效率就越高,但未知数据的解调依赖于训练序列对信道的估计结果,因此训练序列的选择和设计是信道估计的关键技术㊂Zadoff-Chu序列是CAZAC的特例,由于其具备很好的自相关特性[17],可以代替UW作为训练序列使用㊂2组长度16的Chu序列重复组成长度32的循环前缀,前一个序列的后面接未知数据,起到保护间隔的作用㊂后一个序列可作为训练序列进行信道估计㊂由于系统编码方式为LDPC[18],其主要译码算法包括软判决译码[19]㊁硬判决译码和混合译码㊂软判决译码同时利用了软信息表征判决可靠性的幅度信息和符号信息进行迭代译码㊂软信息中有大量的信道信息,软判决译码充分利用了这些信道信息,可以提高译码的性能㊂综合而言,在3种LDPC译码算法中,软判决译码是最复杂的,但其对信道信息的利用率最高,译码性能也是最好的㊂因此,本文采用软判决译码算法,需要获得均衡后的信号的软信息㊂系统利用自相关方法得到训练序列处的信道冲激响应,再利用该未知数据前后各2块Chu序列的信道响应,用三阶插值方法求出该未知数据处对应的信道冲激响应㊂系统使用Turbo迭代均衡算法,Turbo 均衡是一种软输入软输出(Soft Input/Soft Output, SISO)模型,结合了均衡与译码,通过软信息在译码模块与均衡模块之间的交换来降低符号间干扰(Inter-Symbol Interference,ISI),提升系统性能㊂在进行第一次均衡时,因为没有先验的信息,因此,采用MMSE准则进行均衡㊂在后续迭代中,采用上一次均衡译码结果的先验信息,利用SIC准则进行均衡[20]㊂Turbo算法是基于软干扰抵消(Soft Interference Cancellation, SIC)的一种均衡算法,其为基于MMSE准则的一种特例[20]㊂利用SIC算法对输入信号进行MMSE估计的前提条件是先验信息完全正确[21]㊂2㊀算法设计2.1㊀MMSE/SIC准则基于MMSE最佳估计等效于线性滤波,假设滤波器的长度为N,N1及N2为因果部分和非因果部分㊂N =N 1+N 2+1,滤波系数为c k ,n ,n =-N 1,-N 1+1, ,N 2㊂将多径信道模型改写为矩阵形式,则有:y k =Hx k +ωk ,(1)式中:y k ≜[y k -N 2,y k -N 2+1, ,y k -N 1]T ,x k ≜[x k -M 2-N 2,x k -M 2-N 2+1, ,x k +M 1+N 1]T ,y k ㊁x k 为(N +M -1)ˑ1维发送信号,其中M 为信道的阶数,M =M 1+M 2+1,M 1与M 2分别为信道抽头的因果部分及非因果部分;ωk ≜[ωk -N 2,ωk -N 2+1, ,ωk +N 1]T 为噪声,H 为N ˑ(N +M -1)卷积形式的信道矩阵㊂H ≜h Hr h H r ⋱h H r éëêêêêêùûúúúúú,(2)式中:h r 为信道的反转形式㊂h r =[h M 2,h M2-1, ,h -M 1]H ㊂定义均方误差为MSE =E (x^k -x k 2),则由均方误差的最小化,可以得到对x k 的最佳估计为:x^k =E x k ()+Cov x k ,y k ()Cov y k ,y k ()-1y k -E y k ()()㊂(3)用矩阵形式表示为:x ^k =σ2x s H H H σ2ωI N +HV k HH +(σ2x -v k()Hss H H H )-1y k -H x -k +x -k Hs (),(4)式中:x -k ≜x -k -M 2-N 2,x -k -M 2-N 2+1, ,x -k +N 1+M 1[]H ,V k ≜diag(v k -M2-N 2,v k -M2-N 2+1, ,v k +M1+N1),s ≜[01ˑN 2+M 2(),1,01ˑN1+M 1()]T ㊂在调制信号功率归一化之后,首次均衡因为没有先验信息,可假设对所有的k ,满足x -k=0,∀k 和v k 为1,∀k 此时的MMSE 滤波系数为:c k =σ2x σ2ωI N +HV k H H+(σ2x -v k()Hss H H H )-1Hsv k=1,∀k=σ2ωI N +HHH ()-1Hs ,(5)式中:s ≜01ˑN 2+M 2(),1,01ˑN 1+M 1()[]T ㊂滤波过程可表示为:x ^k =c H k y k -H x -k +x -k Hs()㊂(6)基于SIC 的Turbo 均衡算法:c k =σ2x σ2ωI N +HV k H H+(σ2x -v k()Hss H H H )-1Hsv k=0,∀k=σ2xσ2ω+E h σ2xHs ㊂(7)2.2㊀FSE 工作流程FSE 利用比符号速率1/T 更快的速率对信号进行采样,缩短了均衡器抽头之间的间隔,使其为符号时间间隔的分数间隔㊂常见的FSE 系统框图如图2所示㊂图2㊀FSE 系统框图假设h (t )表示线性时不变系统的成型滤波器和信道,w (t )为基带加性高斯白噪声,则基带接收端接收到的信号可以表示为:y (t )=ðɕn =-ɕx nh (t -nT -τ)+w (t ),(8)式中:x (n )为符号序列,T 为符号间隔,τ为任意时间延迟㊂在接收端,对接收信号使用T /2的采样间隔进行采样,接收到的序列可以表示为:y kT 2()=ðɕn =-ɕx n h k T 2-nT -τ()+w k T2()㊂(9)T /2间隔的FSE 出端可以写成接收端的信号与滤波器的卷积:x^k =ð2N -1i =0c iy (k -i )T2()㊂(10)为了简化抽头系数的计算,FSE 有2种不同的离散时间模型:多速率模型及多信道模型,分别说明了FSE 的空间及时间分集㊂因为这2种模型是等价的,因此本文只分析多信道模型,其原理框图如图3所示㊂图3㊀FSE 多信道模型原理框图假设只保存了2倍下采样时的偶数抽头的序列,则接收信号表示为:r even n=x^2n =ð2N -1i =0c iy nT -iT 2()=ðN -1i =0c 2iy ((n -i )T )+c 2i +1y (n -i )T -T2()(),(11)reven n=ðN -1i =0c 0i y0n -i+c 1i y 1n -i(),(12)式中:c 0i =c 2i ,c 1i =c 2i +1,y 0i =y (nT ),y 1n=y nT -T 2()㊂c 0i 和c 1i 分别表示偶数序列和奇数序列的子均衡器,y 0n和y 1n分别表示接收到序列的偶数部分和奇数部分㊂接收信号的偶数序列和奇数序列的符号间隔信道冲激响应分别为h 0n =h (nT -τ)及h 1n =h (nT -T /2-τ),对应的信道噪声分别为w 0n=w (nT )及w 1n=w ((2n -1)(T /2))㊂将接收信号改写为:y 0n =ð1x 1h 0n -1+w 0n ,(13)y 1n =ð1x 1h1n -1+w 1n ㊂(14)由于在信道的冲激响应中已经考虑了信道任意延迟τ,偶数和奇数的子信道定义不具有实际意义,仅存在符号上的区别㊂因此可以舍弃r even n 的偶数标号,用r n 表示符号间隔输出,此时接收信号表达式如下:㊀㊀r n =ðN -1i =0c 0i ð1x 1hn -i -1+w 0n -i ()+ðN -1i =0c 1ið1x 1h1n -i -1+w 1n -i ()=x n ∗c 0n ∗h 0n +c 1n ∗h 1n ()+c 0n ∗w 0n +c 1n ∗w 1n ,(15)式中:∗代表卷积㊂由式(15)可知,r n 是2个符号间隔均衡器的叠加结果㊂3㊀仿真分析本文所采用的系统整体结构如图4所示㊂图4㊀系统框图㊀㊀数据在发送端进行了4倍的上采样,假设上采样之后,在每4个样点中,第一个样点位置为最佳的采样位置,则在接收端进行2倍下采样时存在2种情况:从奇数点采样及从偶数点采样㊂本文通过数值仿真,分析了2种情况下的FSE 以及最佳采样位置处的符号间隔均衡器,如图5所示,从奇数点开始采样的FSE 等效于偏差最大采样符号间隔均衡器和最佳采样的组合,而从偶数点开始采样则与2个非最佳采样符号间隔均衡器的叠加等效㊂仿真设置了3种信道模型,多径数目均为2,在3种模型中,两径到达时间差分别为1.9㊁2.0㊁2.1ms,首达径和次达径的功率相等,符号速率及采样速率分别为2400符号/秒㊁9600Hz,则两径延时对应的采样点数分别为18㊁19㊁20㊂假设系统在首达径位置进行了准确的位同步,下采样之后,τ在 2.1~1.9ms 变化过程中,符号间隔均衡器首达径一直处于最佳采样点上,而第二径由采样点位置逐渐偏离㊂在τ=1.9ms 时偏离至2个最佳采样点正中间位置,此时对应的偏差达到最大值;对于FSE,由于其等价于2个符号间隔均衡器的叠加,τ在2.1~1.9ms 的变化过程中,存在2种情况:2个非最佳采样均衡器的叠加和最佳采样与偏差最大采样均衡器叠加㊂系统仿真计算误码率的基数是1000帧,仿真结果如图6所示㊂由图6可以看出,τ=2.1ms 时性能最好;τ=2.0ms 时,性能略有下降;τ=1.9ms 时性能下降十分明显,与其他2种情况相差约1dB㊂由此可知,误码率随着采样点和次达径的偏离增大而增大㊂在仿真时,由于已经精确地同步了首达径,因此在符号间隔均衡中,无法利用精确的位同步来避免该问题㊂图5㊀FSE采样时间图6㊀符号间隔均衡器在不同时延下的BER㊀㊀此外,系统采用的是多信道模型,即FSE 等效于2个符号间隔均衡器输出的叠加㊂仿真结果如图7所示㊂图7㊀FSE1(奇)在不同时延下的BER (X )由图7可知,随着τ的变化,FSE 接收机的误码率并没有明显的改变,FSE 对多径时延不敏感,由此也证实了FSE 对采样点误差不敏感㊂与符号间隔均衡器最好的性能(τ=2.1ms)相比,FSE 带来的解调译码性能改善约0.5dB@BER =10-4;与符号间隔均衡器最差的性能(τ=1.9ms)相比,FSE 带来的解调译码性能改善约1.5dB@BER =10-4㊂通信接收机满足2倍符号采样率,使用2倍符号采样率的FSE 均衡器并不会增加射频前端和ADC 的成本,MMSE 均衡模块的计算复杂度和信道估计模块比符号间隔均衡器提高1倍,导致基带处理资源的开销增加了大约5%㊂4㊀结束语FSE 的时域采样率比符号间隔均衡器更高,其频率响应的带宽也更宽,能够解决高频区间的频响失真问题㊂在短波信道场景,FSE 均衡器对于多径时延较小的信道效果显著㊂通过对SC-FDMA 系统的分析可知,FSE 均衡器能够提升复杂多径信道接下收机性能,其他通信系统也可以参考SC-FDMA 系统的方法㊂参考文献[1]㊀王金龙,陈瑾,徐煜华.短波通信技术研究进展与发展需求[J].陆军工程大学学报,2022,1(1):1-7.[2]㊀ELIARDSSON P,AXELL E,STENUMGAARD P,et al.Military HF Communications Considering UnintentionalPlatform-generated Electromagnetic Interference [C ]ʊ2015International Conference on Military Communica-tions and Information Systems (ICMCIS).Cracow:IEEE,2015:1-6.[3]㊀刘运红.短波通信链路建模与性能分析[D].成都:电子科技大学,2018.[4]㊀陈立伟,谭志良,崔立东.基于短波跳频电台的抗干扰算法的实现[J].计算机测量与控制,2015,23(11):3721-3723.[5]㊀梅天凤.OFDM应用在短波通信中的信道估计技术的研究[D].武汉:华中科技大学,2007.[6]㊀LI W,RUAN L,XU Y F,et al.Exploring Channel Diversityin HF Communication Systems:A Matching-potential GameApproach[J].China Communications,2018,15(9):60-72.[7]㊀WATTERSON C,JUROSHEK J,BENSEMA W.Experi-mental Confirmation of an HF Channel Model[J].IEEETransactions on Communication Technology,1970,18(6):792-803.[8]㊀ITU.Testing of HF Modems with Bandwidths of Up toAbout12kHz 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语音信号处理中的语音增强算法研究
语音信号处理中的语音增强算法研究随着科技的发展，语音信号处理受到越来越多的关注。
语音增强算法是语音信号处理中的一个重要研究领域，其研究的目的是保持语音信息的完整性和清晰度，减少语音信号中的噪声和干扰。
语音增强算法的目的语音增强算法的目的是通过对语音信号进行处理，提高语音的信噪比，从而增强语音的清晰度和可懂度。
这是因为噪声和干扰对语音信号的影响是不可忽略的，特别是在嘈杂的环境中。
在这种情况下，语音信号中的噪声和干扰可能导致信息的丢失或不完整，这使得人们难以理解语音信息。
语音增强算法的分类在语音增强算法的研究中，主要分为两种类型：先验知识法和数据驱动法。
先验知识法先验知识法是基于对语音信号和噪声信号的特性和属性的研究来设计算法的。
这种方法主要基于对语音信号和噪声信号的先验知识，例如语音信号的频率和时间域属性，噪声信号的功率谱等等。
先验知识法通常使用数学方法来建模语音和噪声之间的关系，并使用这些模型来剔除噪声干扰。
常见的基于先验知识法的语音增强算法是Wiener滤波器和Spectral Subtraction。
Wiener滤波器基于最小均方误差准则（MMSE），可以提高语音信号的信噪比。
而Spectral Subtraction算法则是基于信号的功率谱、相位关系等理论，通过对功率谱的修复来进行语音增强。
数据驱动法数据驱动法是基于对语音和噪声信号进行大量的分析和实验来设计算法的。
这种方法不依赖于先验知识，而是在语音和噪声信号之间建立一个统计模型，并使用这些模型来消除噪声干扰。
数据驱动法主要使用机器学习方法，如深度学习中的卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）来训练学习模型。
常见的基于数据驱动法的语音增强算法是Deep Denoising Autoencoder（DDAE）和Variational Autoencoder（VAE）。
DDAE是一个基于深度学习模型的语音增强算法，通过对训练数据进行学习，可以减少语音信号中的噪声和干扰。
基于MMSE检测的MIMO及大规模MIMO系统性能精确分析
2. 推导MMSE检测算法的表达式。
3. 分析MMSE检测算法在不同系统配置下的性 能，包括信噪比、多径效应等。
4. 与现有算法进行性能比较，评估MMSE检 测算法的优势和局限性。
02
基于mmse检测的 mimo系统性能分析
mimo系统基本原理
多入多出（MIMO）技术
利用多个发射和接收天线同时传输数据，提高 系统容量和可靠性。
02
缺乏关于MMSE检测算法在 MIMO和大规模MIMO系统中 性能的精确分析。
03
现有研究主要集中在其他检测 算法或简化模型的分析上。
研究目标与内容
研究目标：分析MMSE检测算法在MIMO和大 规模MIMO系统中的性能表现，并与现有算法 进行比较。 研究内容
1. 建立MIMO和大规模MIMO系统的数学模型。
系统性能仿真与分析
仿真场景设置
设定不同的信道条件、发射和接收天 线数量、调制阶数等参数，构建系统
模型。
系统容量性能分析
分析不同仿真场景下系统的容量性 能，比较不同检测算法的优劣。
误码率（BER）性能分析
分析不同仿真场景下系统的误码率 性能，验证MMSE检测算法的有效 性。
对比分析
将基于MMSE检测的MIMO系统与 传统的单天线系统进行对比分析， 评估其性能优势。
硬件限制
大规模MIMO系统的硬件限制问题，如通道非理想情况 、高功率放大器等，需要采用预编码、功率控制等技术 进行优化。
基于mmse检测的优化算法设计
MMSE检测器设计
根据MMSE准则，设计出适合MIMO系 统的检测器，能够有效地降低误码率。
VS
优化算法
采用优化算法，如梯度下降法、牛顿法等 ，对检测器参数进行迭代优化，提高系统 性能。
UFMC_系统中基于MMSE-DFE_的均衡器设计
第14期2023年7月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.14July,2023作者简介:高燕妮(1993 ),女,四川南充人,助教,硕士研究生;研究方向:移动通信技术㊂UFMC 系统中基于MMSE -DFE 的均衡器设计高燕妮(四川邮电职业技术学院,四川成都610067)摘要:通用滤波多载波(Universal Filtered Multi -carrier Technique ,UFMC )作为一种新型多载波技术,采用子带滤波的方式抑制带外辐射㊁实现宽松同步,能够更好地适应机器通信中短小数据包的传输㊂UFMC 系统未引入循环前缀(Cyclic Prefix ,CP ),在多径衰落信道中会产生符号间干扰(Inter Symbol Interference ,ISI )和子载波间干扰(Inter -Carrier Interference ,ICI ),必须设计相应的均衡器来抑制干扰㊂文章在分析多径信道下UFMC 系统干扰的基础上,通过采用判决反馈(Decision Feedback ,DF )抑制时域ISI ,根据最小均方误差(Minimum Mean Squared Error ,MMSE )准则减小ICI 以及噪声的影响㊂仿真验证证明文章研究方法在UFMC 中的应用能够很好地抑制干扰,降低误码率㊂关键词:通用滤波多载波;符号间干扰;载波间干扰;判决反馈均衡;最小均方误差中图分类号:TN929.5㊀㊀文献标志码:A0㊀引言㊀㊀5G 已逐步商业化,与4G 主要关注的移动宽带业务不同,其应用场景和业务类型都更加丰富,主要包括eMBB 业务㊁mMTC 业务㊁uRLLC 业务,多样化业务需求对5G 的波形设计提出了要求[1]㊂正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是一种4G 标准,利用多个非重叠的正交子载波进行信号传输,被用于许多通信,例如3GPP LTE㊁Wi-Fi 和Wi-Max 等㊂严格的正交性使得OFDM 对定时误差和载波频率偏移(Carrier Frequency Offset,CFO)误差敏感,OFDM 通过添加CP 来消除ISI,针对mMTC 业务㊁uRLLC 业务这类短小数据包的传输,这种方式无疑增加了开销,降低了频谱效率[2]㊂目前6G 的研发工作已经启动,6G 中业务类型更加多样化,频谱效率要求更高,连接数更多[3],为了满足6G 在连接数㊁频谱效率㊁时延㊁速率等方面的需求,研究人员提出了多种替代OFDM 的新型多载波:滤波器组多载波(Filter Bank Multi -carrier,FBMC )㊁通用滤波多载波(Universal Filtered Multi -carrier,UFMC)和滤波型的OFDM(F -OFDM)[4]㊂在OFDM 的所有替代波形中,UFMC 被认为是短突发传输的最佳选择,并已在上行链路协调多点(Coordinated Multi -Point,CoMP )场景中成功实现[5]㊂UFMC 被视为介于OFDM 和FBMC 之间的中间技术,它结合了OFDM 的简单性和FBMC 的抗干扰性,UFMC 中的滤波操作是在一组连续子载波上执行的,这大大缩短了滤波器长度,因此,与FBMC 相比,UFMC 实现复杂性以及传输延迟显著降低,同时UFMC 不需要插入循环前缀或保护间隔,从而大大提高了频谱效率[6]㊂与OFDM 添加CP 对抗多径干扰不同,在UFMC 系统中通过滤波形成的缓降区为对抗ISI 提供 软保护 作用,但在延迟较大时这种 软保护 效果并不能很好地抑制ISI,同时系统也会因为正交性的破坏而产生ICI [7],采用相应的均衡技术来减小干扰㊁降低接收端信号的误比特率,对提高UFMC 系统的传输性能具有重要的意义㊂目前,针对UFMC 接收机均衡方面,多数采用单抽头均衡,缺乏对ISI 和ICI 的考虑㊂田广东等[8]提出一种基于最小自适应算法(Least Mean Square,LMS)进行干扰消除,其主要考虑频偏引起的ICI 以及子带间干扰(Inter Band Interference,IBI),但对于ISI 严重的信道环境,该算法存在一个启动模式,收敛速度慢㊂余翔等[9]提出一种并行干扰抵消均衡算法,但具体抵消过程中只考虑了部分载波,抑制效果受限㊂本文针对上述问题,在多径信道中UFMC 系统干扰分析的基础上,采用时域判决反馈消除ISI,根据MMSE 准则抑制ICI,最后仿真证明这种方法应用到UFMC 中能够很好地降低误码率,提升系统性能㊂1㊀UFMC 系统模型及干扰分析㊀㊀相较于OFDM 系统,新型多载波UFMC 系统在设计上不添加CP,增加子带滤波环节㊂在OFDM 中添加CP 的目的是减少多径信道带来的干扰,UFMC 在这方面,主要利用滤波形成的缓降区为对抗ISI 提供 软保护 作用,但当多径延迟较大时,这种 软保护 效果不及OFDM 中CP 的作用,特别是应用于短突发包传输的场景,对延迟会更加敏感,经过多径信道会产生ISI 以及由于正交性破坏带来的ICI,如图1所示㊂图1㊀UFMC 系统经过多径信道所受ISI 以及ICI㊀㊀UFMC 系统模型如图2所示,UFMC 系统将信号传输的整体频段进行划分,分成B 个子带,设总的子载波数量为N ,每个子带包括N B 个连续子载波㊂频域上每个子带i 进行N 点的IDFT 得到时域信号s i ,输出信号s i 经过长度为L 1的滤波器f i 进行滤波,因为s i 与f i 的线性卷积,最后符号长度变为G =N +L 1-1㊂图2㊀UFMC 系统模型在每个子带经过滤波之后,所有子带信号叠加进行传输,综上输出信号x 可以表示为:x =ðB -1i =0F i D i S i (1)其中,S i 为N 个子载波上调制的频域数据,D i 为N 点IDFT 矩阵D 的第(kN B +1)列到第((k +1)N B )列,矩阵D 中第k 行第n 列元素为d k ,n =1Ne i 2πkn /N㊂F i 为托普利兹矩阵,第一列为f ~i =[f i (0),f i (1),...,f i (L 1-1),01ˑ(N -1)]T ,第一行为[f i (0),01ˑ(N -1)]㊂本文中假设信道为多径频率选择性衰落信道,并且信道系数在一个UFMC 符号期间保持不变,无线多径衰落信道冲击响应为:h n ()=ðL 2-1l =0h l δ(n -τl )=ðL 2-1l =0ρl e j 2πφlδ(n -τl )(2)式(2)中,L 2代表不同路径的数目,ρl 是多径信道的衰落因子,2πφl 为在[0,2π]服从均匀分布的多径随机相移㊂假设接收端用固定的间隔T S 进行采样,在第一条路径(l =0)进行同步,多径延迟τl 为T S 的整数倍,即τl =lT s (l =0,1,...,L 2-1),并且假设UFMC 符号长度大于信道延迟,那么经过多径信道,第M 个符号接收端信号受到的ISI 以及ICI 相应的数学表达式为:y m =Hx m +H isi x m -1+ηm (3)其中,y m 和ηm 为G 维向量,表示接收信号以及噪声的G 点连续采样点,H 和H isi 为G ˑG 矩阵,分别为:H =h 00 0h 1h 00 0︙⋱⋱⋱⋱⋱⋱︙h L 2-1h L 2-2 h 00 00h L 2-1h L 2-2 h 00 0︙⋱⋱⋱⋱⋱⋱︙0 0h L 2-1h L 2-2 h 0éëêêêêêêêêêêùûúúúúúúúúúúH isi=0 0h L 2-1h 10 0h L 2-1 h 1︙⋱⋱⋱⋱⋱︙0 0 0h L 2-10 0 00︙⋱⋱⋱⋱⋱︙00éëêêêêêêêêêêùûúúúúúúúúúúH isi 为前一符号对当前符号的干扰,H 为进行卷积的托普利兹矩阵,也是加重UFMC 载波间干扰的原因㊂因此,为了接收端能够进行正确解调得到发送端数据,必须采用相应的均衡方法来抑制相应的ISI 以及ICI㊂2㊀基于MMSE 的反馈均衡设计㊀㊀加入相应均衡器的UFMC 接收机如图3所示㊂图3㊀DFE -MMSE 接收机其中,Z -1表示延迟一个符号周期,yᶄm 为消除ISI 之后的信号,可以表示为:yᶄm =y m -H isi FD S ~m -1(4)假设接收端能够正确判决,即S ~m -1=S m -1,根据公式(3)和(4)可得:yᶄm =Hx m +ηm (5)接收端通过MMSE 滤波器W f 之后有:x^m =W f yᶄm =W f Hx m +ηm ()(6)误差向量为:e m =x m -x^m =x m -W f yᶄm (7)要使得E e m 2{}最小,根据正交准则有[11]:E e m x ^H m ()=E x m -W f yᶄm ()W f yᶄm ()H ()=0(8)trace x m yᶄH m -W f yᶄm yᶄH m ()W Hf ()=0(9)考虑噪声是均值为零㊁方差为σn 2的高斯白噪声,信号功率为σx 2且噪声与信号之间相互独立,根据式(5)以及迹运算性质有:trace ((-σx 2H H W f (H σx 2H H +σn 2I ))W H f )=0(10)要满足上式,则有:㊀σn 2H H =W f (H σx 2H H +σn 2I )(11)可得:W f =H HHH H +1SNRI ()-1(12)在上述系统设计中,假设符号估计S m -1是无差错的,接收端能够完全消除ISI,然而实际中如果前一个检测的符号包含错误,那么当前符号减去的ISI 部分也存在错误,所以可以考虑采用相应的误差消除方案来提高准确率㊂现在前向纠错(Forward Error Correction,FEC)技术被广泛应用到无线通信系统中,此处可以在硬判决后面添加信道编码模块,相应地在反馈回路中加入信道解码模块,如图4所示,这样便可以克服判决后符号的估计误差过大的问题㊂图4㊀加入FEC 模块的DFE -MMSE 接收机3㊀仿真分析㊀㊀本文仿真的相关参数设置如下:FFT 大小为N =1024,采用QPSK 调制方式,滤波长度为L 1=20,滤波器边带衰减为40dB,子带数目为B =10,瑞利衰落信道路径数为L 2=6,路径最大延迟为τL 2-1=60,图5为两种不同信道(瑞利㊁高斯)下以及瑞利信道中经过MMSE -DFE 均衡后UFMC 系统的误码率㊂从图中可以看出UFMC 系统在经过不加均衡器的多径信道时,会产生较大的误码,而在经过本文设计的均衡器之后,虽然没有完全消除干扰,但误码率随着信噪比的增加明显下降,说明本文设计的均衡器能够在一定程度上提高UMFC 系统性能㊂图5㊀高斯㊁瑞利信道以及均衡后UFMC 系统误码率图6将单抽头均衡器㊁LMS 均衡算法[8]㊁MMSE 均衡算法与本文所用的MMSE -DFE 均衡算法进行对比,分析了在不同信噪比环境下,4种均衡方法的误码率,可以看出单抽头均衡器的性能明显劣于其他3种,对于多径衰落信道而言不能很好地抑制干扰,降低误码率㊂而LMS 算法调节存在启动模式,收敛速度比较慢,当存在较大ISI 时,性能不及MMSE 与MMSE -DFE 均衡算法,但其只存在简单的迭代过程,算法复杂度低㊂而MMSE 与MMSE -DFE 由于存在矩阵的求逆过程,复杂度比较高㊂图6㊀几种不同均衡方法的误码率4 结语㊀㊀本文主要针对多径衰落信道中UFMC系统中的干扰问题,通过采用时域判决反馈消除ISI,考虑此处存在错误累加的因素,加入前向纠错(FEC)模块来提高准确率㊂而对于存在的ICI问题,由于UFMC系统进行线性滤波器,不能再继续使用常用的构建循环矩阵的方式来消除ICI,所以本文根据信道响应矩阵采用基于MMSE的均衡方法来抑制ICI,通过仿真验证,这种方法应用到UFMC系统中能够很好地抑制干扰,降低误码率㊂参考文献[1]LI B,FEI Z,ZHANG Y.UAV communications for5G and beyond:recent advances and future trends [J].IEEE Internet of Things Journal,2018(2): 2241-2263.[2]KUMAR R A,KODATI S parative analysis of OFDM,FBMC,UFMC&GFDM for5G wireless communications[J].International Journal of Advanced ㊀㊀Science and Technology,2020(5):2097-2108. [3]KARTHIK K V,SANDYARANI B,RADHAK RISHNA K.A survey on future generation wireless communications-6G:requirements,technologies,challenges and applications[J].International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering,2021 (5):3067-3076.[4]JEAN F D E,JEAN A B,LUC E I,et al. Performance evaluation of FBMC,UFMC,and F-OFDM modulation for5G mobile communications[J].The International Journal of Engineering and Science,2021 (5):1-5.[5]SHAWQI F S,AUDAH L,HAMMOODI A T,et al.A review of PAPR reduction techniques for UFMC waveform[C].20204th International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies (ISMSIT),IEEE,2020:1-6.[6]SIDIQ S,MUSTAFA F,SHEIKH J A,et al.FBMC and UFMC:the modulation techniques for5G[C].2019 International Conference on Power Electronics,Control and Automation(ICPECA),IEEE,2019:1-5. [7]YARRABOTHU R S,NELAKUDITI U R. Optimization of out-of-band emission using kaiser-bessel filter for UFMC in5G cellular communications [J].China Communications,2019(8):15-23. [8]田广东,王珊,何萍,等.基于LMS算法的UFMC 系统自适应干扰消除[J].电子技术应用,2016(7): 21-25.[9]余翔,高燕妮,段思睿.基于并行干扰抵消的UFMC系统信道均衡[J].计算机应用研究,2019(8): 2496-2499,2503.(编辑㊀王雪芬)Design of equalizer based on MMSE-DFE in UFMC systemGao Yanni Zhang Qinqin Leng WeiSichuan Vocational and Technical College of Posts and Telecommunications Chengdu610067 ChinaAbstract As a new multicarrier technology the Universal filtered multi carrier UFMC technique can reduce out of band radiation achieve loose synchronization by sub-band filtering it more efficiently support short burst packet transmission in the machine type communication.The UFMC system does not introduce cyclic prefix CP which will generate inter symbol interference ISI and inter-carrier interference ICI in multipath fading channels.The corresponding balancer must be designed to suppress the interference.On the basis of analyzing the UFMC system interference in multipath fading channels this article uses decision feedback DF to suppress time domain ISI and reduce the impact of ICI and noise according to the minimum mean squared error MMSE criterion.The simulation results show that this method can be applied to UFMC to suppress interference and reduce bit error rate.Key words UFMC intersymbol interference inter-carrier interference decision feedback MMSE。
抗多径衰落的方法
抗多径衰落的方法抗多径衰落的方法引言：在无线通信中，多径衰落是一种主要的信号传输障碍。
当无线信号通过多个传播路径传输时，由于路径长度和相位差异的影响，信号在接收端可能会出现强度淡化、相位失真等问题。
多径衰落会导致信号质量下降，影响通信的可靠性和性能。
因此，抗多径衰落成为无线通信中一个重要的研究领域。
本文将讨论几种常用的抗多径衰落的方法。
一、等化技术等化技术是一种常用的抗多径衰落的方法。
它通过在接收端对接收的信号进行处理，恢复信号的原始质量。
等化技术主要分为线性等化和非线性等化两种。
1. 线性等化线性等化是一种基于滤波器的等化技术。
它通过设计一个逆滤波器来抵消信号在多径传播路径中引起的频域失真。
逆滤波器的参数可以根据信道估计得到，从而实现对信号的修复。
常见的线性等化算法有最小均方误差（MMSE）等化和零极点等化。
最小均方误差（MMSE）等化是一种经典的线性等化算法。
它基于最小化接收信号与原始信号的均方误差，通过调整逆滤波器的参数来实现信号的恢复。
MMSE等化可以有效地消除多径干扰，提高信号的接收质量。
零极点等化是一种基于信道补偿的线性等化算法。
它通过估计信道的传递函数，然后根据传递函数的零极点信息设计逆滤波器。
零极点等化可以有效地抵消信号在多径传播路径中引起的频域失真。
2. 非线性等化非线性等化是一种基于神经网络的等化技术。
它通过训练一个神经网络模型来拟合信道的非线性特性，从而实现信号的恢复。
非线性等化能够更好地处理复杂的信道环境和非线性失真。
二、分集技术分集技术是一种常用的抗多径衰落的方法。
它通过将信号分成多个子信号并进行独立传输，从而提高信号的接收质量和可靠性。
分集技术主要分为时间分集、空间分集和频率分集三种。
1. 时间分集时间分集是一种基于时域处理的分集技术。
它通过在不同时间上接收多个相互独立的信号，从而提高信号的接收质量。
常见的时间分集算法有选择性重复分集（SDC）和最大比合并（MRC）。
5g nr 中功率控制
5G NR中的功率控制引言5G NR（New Radio）是第五代移动通信技术的一部分，它为用户提供了更高的数据速率、更低的延迟和更好的网络容量。
在5G NR中，功率控制是一项重要的技术，用于优化信号传输和接收，以提高网络性能和用户体验。
本文将探讨5G NR中功率控制的原理、方法和应用，以及它对网络性能和用户体验的影响。
一、功率控制的原理功率控制是指在无线通信中调整发射功率的过程，以确保信号在接收端能够达到适当的强度。
在5G NR中，功率控制的原理基于以下几个关键要素：1. 信道质量信道质量是指信号在传输过程中受到的干扰和衰落程度。
在5G NR中，信道质量通过信道状态信息（CSI）进行衡量和反馈。
根据CSI的反馈，发射端可以调整发射功率，以在不同信道条件下提供最佳的信号质量。
2. 信噪比信噪比是指信号与噪声之间的比值，它是衡量信号强度和噪声干扰程度的重要指标。
在5G NR中，信噪比的测量和反馈可以帮助发射端调整发射功率，以在不同信噪比条件下实现最佳的信号传输。
3. 功率控制算法功率控制算法是指根据信道质量和信噪比等信息，通过数学模型和优化方法计算出适当的发射功率。
在5G NR中，常用的功率控制算法包括最小均方误差（MMSE）算法、最大信噪比（MaxSNR）算法和最小速率（MinRate）算法等。
二、功率控制的方法在5G NR中，有多种方法可以实现功率控制，以满足不同的需求和场景。
以下是常用的功率控制方法：1. 静态功率控制静态功率控制是指在通信系统中预先设定发射功率的方法。
在5G NR中，静态功率控制可以根据信道模型和理论计算得出，以确保在不同信道条件下的合适信号强度。
然而，静态功率控制无法适应实时变化的信道环境，因此通常需要与其他动态功率控制方法结合使用。
2. 动态功率控制动态功率控制是指根据实时信道状态和反馈信息，实时调整发射功率的方法。
在5G NR中，动态功率控制可以根据信道质量、信噪比和其他网络参数进行自适应调整，以提供最佳的信号传输和接收效果。
MIMO OFDM系统中一种基于MMSE准则的优化型Turbo-BLAST检测算法
摘 要 ｔ本 文提 出 了一种 ＭＩ ＭＯ ＯＦ ＤＭ 系 统 中使用 Ｂ Ｌ ＡＳ Ｔ空时码 的优 化 型 Ｔ ｕ ｒ ｂ ｏ迭代 检测 算法 。该 算法采 用基 于 软 输 出的 ＭＭＳ Ｅ ． Ｐ Ｉ Ｃ 检 测器 ，并 在联 合考 虑信 道估 计 误差 与信 道空 间相 关性 的基 础上 ，最优 化 该 ＭＭＳ Ｅ滤波 器 的权
第 １ ８卷 第 ｌ 期 ２ ０ １ ３ 年 ２月
文章编号 ：１ ０ ０ ７ — ０ ２ ４ ９（ ２ ０ １ ３ ） Ｏ １ — ０ ２ ４ ９ — ０ ６
电路 与 系 统 学 报
Ｊ ０ＵＲ ＮＡＬ ＯＦ ＣＩ ＲＣ ＵＩ ＴＳ ＡＮＤ Ｓ ＹＳ ＴＥ ＭＳ
Ｖ Ｏ１ ． １ ８ Ｎｏ． １
为 降 低 复 杂 度 ，研 究 学 者们 提 出 了 一 系 列 非 线 性 、线 性 软 检 测 算 法 。可 逼近 ＭＬ 检 测 性 能 的 低 复 杂
度 非线性球形 译码 算法【 】 ［ ，但该算法在 实际 中无法有 效控 制 ，且在低信 噪 比条件下 ，仍具有较 大的
计算复杂度 。文献［ 】 【 】 提 出 了 具 有 低 复 杂 度 且 基 于 软 输 出 的ＭＭＳ Ｅ 干 扰 抵 消 检 测 算 法 ，该 算 法 性 能 较 好 ，易 实 现 ，但 假 设 为 理 想 信 道 估 计 得 到 的 ， 当存 在 信 道 估 计 误 差 时 ，算 法 中的 信 道 估 计 值 与 实 际 信 ’ 道 系 数 相 失 配 ，从 而 导 致 性 能 一 定 程 度 下 降 。文 献 ［ ９ ， １ ０ ］ 则 进 一 步 研 究 提 出 了非 理 想 信 道 估 计 下 基 于 软 输 出 的ＭＭＳ Ｅ — Ｓ Ｉ Ｃ 检 测算法 ， 但 该 算 法 由于 采 用 了Ｓ Ｉ Ｃ（ 串行 干 扰 抵 消 ）的 思 想 ，计 算 复 杂 度 相 对 较 高 、 时延较大 ， 且 没 有 考 虑 信 道 空 间相 关 性 ，实 际 中存 在 的空 间相 关 性 会 导 致 算 法 中软 信 息提 取 精 度 下 降 ，
无小区大规模MIMO系统中结合贪婪导频分配的导频功率控制的算法
Vol. 37 No. 1Jan72021第37卷第1期2021 年 1 月信号处理Journal of Signal Processing文章编号：1003-0530(2021)01-0133-08无小区大规模MIMO 系统中结合贪婪导频分配的导频功率控制的算法李梦珠傅友华(南京邮电大学电子与光学工程学院、微电子学院，江苏南京210023)摘要：无小区大规模多输入多输出(multiple-input multiplc-vutuu-, MIMO)系统具有广阔的频谱，但是导频训练阶段的导频污染严重影响了系统的性能，因此减少导频污染成为必要。
为了减少导频污染，文中提出了一种结 合贪婪导频分配的导频功率控制的算法。
首先进行贪婪导频分配，此阶段提高了较低性能用户的有限性能。
之后在合理的导频分配的基础上，进行导频功率控制，此阶段最小化了所有用户的归一化均方误差的最大值。
两个阶段联合导频优化，提高了系统的网络吞吐量。
仿真结果表明，文中提出的方法性能明显优于目前的研究所 提出的分开优化导频分配和导频功率的方法性能。
关键词：无小区大规模多输入多输出系统；信道估计；导频污染；导频分配；导频功率控制中图分类号：TN915 文献标识码：A DOI ： 10. 16798/j. issn. 1003-0530.2021.01.016引用格式：李梦珠，傅友华.无小区大规模MIMO 系统中结合贪婪导频分配的导频功率控制的算法[J ].信号处理，2021，37(1)： 133-140. D0I ： 10. 16798/j. issn. 1003-0530.2021.01.016.Reference format : LI Mengzhu ，FU Youhux. Pilot Power Control Combined with Greedy Pilot Assignment in Cell-BrecMassive MIMO System ' J ]. Journal L Siynxi Processing ，2021，37 ( 1) : 133--40. DOI : 10. 16798/j. ion. 1003-0530. 2021.01.016.Pilot Power Control Combiner with Greery Pilot Assignment加 Cell-Free Massive MIMO SystemLI Mengzhu FU Youhux(College of Electronic and OpWcxi Engineeing and College of Microelectronics ，Nanjing University of Posts andTelecommunications ，Nanjing ，Jiangsu 210023，China)Abttraet : Thece -oeeema s oeemueiopee-onpuimueiopee-ouipui ( MIMO ) sysiem hasabeoad specieum ， buiihepoeoicon-iamonaioon on ihepoeoiieaonongphaseseeoouseya o ecisihepeeooemanceooihesysiem ， sooiosnece s aeyioeeduceihepoeoicontamination. In order to reduce pilot contamination ，a pilot power control algorithm combined with greedy pilot assign- meniospeoposed.Foesi ， geeedypoeoia s ognmeniospeeooemed.Thossiageompeoeesiheeomoied peeooemanceooeowee-pee- ooemanceusees.Then ， on ihebasosooeeasonabeepoeoiassognmeni ， ihepoeoipoweeconieoeospeeooemed.Thossiagemonomo-zos the maximum value of the normalized mean square error of all users. The two-stage loin- pilot optimization improves theneiwoek iheoughpuiooihesysiem.Thesomueaioon eesueisshowihaiihepeeooemanceooihemeihod peoposed on iheaeioceeossignOicantly better than the peWormanco of the method of separately optimizing pilot allocation and pilot power proposed by收稿日期：2020-09-01 "修回日期：2020-10-18基金项目：国家自然科学基金(61771257 )；射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室开放基金(KFJJ20170304)；南京邮电大学科研基金资助项目(NY218009)134信号处理第37卷current research.Key words:cell-Nee massive muCpC-input multiple-Cutput pilot assignment；pilot power control1引言近年来，无小区大规模多输入多输出(muC-pie-input multiply-Cutput,MIMO)系统以广阔的频谱和功率效率引起了学术界和工业界的广泛关注。
短波跳频电台的自适应功率控制研究与优化
短波跳频电台的自适应功率控制研究与优化随着无线通信技术的发展和应用范围的扩大，短波跳频技术作为一种有效的传输方式被越来越广泛地采用。
在短波跳频系统中，功率控制是至关重要的一环，它可以在保证通信质量的同时，最大限度地降低能耗并延长电台的工作寿命。
本文将对短波跳频电台的自适应功率控制进行研究与优化。
首先，我们会对短波跳频电台的功率控制技术进行介绍。
短波跳频电台采用的是分散谱技术，它将信号的频率随机跳变，使得信号在接收端和干扰源之间频率位置变化，从而降低了被干扰的概率。
功率控制扮演着关键角色，它通过调整发送功率来保证通信质量。
目标是在满足通信要求的前提下，最小化功率使用。
其次，我们将研究短波跳频电台功率控制的自适应技术。
自适应功率控制是一种根据当前通信质量自动调整功率的技术。
通过不断监测信道状态并根据反馈信息适应调整功率，可以实现功耗的最优化。
为了实现自适应功率控制，我们可以采用一些自适应算法，如最小均方误差（MMSE）算法、最大信噪比（SNR）算法等。
接下来，我们将重点讨论短波跳频电台功率控制的优化方法。
优化目标是在满足通信要求的同时，最大限度地降低功耗。
一种常用的优化方法是通过建立功率控制模型，并使用优化算法来寻找最优功率控制策略。
常用的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。
这些算法能够通过迭代优化来寻找最优解，从而实现功耗的最小化。
除了自适应技术和优化方法，我们还将讨论其他与功率控制相关的关键问题。
例如，信道特性的变化，包括多径衰落、阴影衰落等，会对功率控制产生影响。
如何根据当前信道状态进行功率调整，以及如何快速适应信道变化，都是需要解决的问题。
此外，短波跳频电台的网络拓扑结构、传输距离等因素也会影响功率控制策略的选择和优化。
最后，我们将探讨短波跳频电台功率控制研究的未来发展方向。
随着技术的不断进步，研究者可以进一步改进自适应算法和优化方法，以提高功率控制的效果。
此外，可以探索与功率控制相关的其他领域，如功率分配、干扰管理等，以提高系统的整体性能。
基于MMSE准则的语音增强算法研究
基于MMSE准则的语音增强算法研究近年来，随着语音技术的不断发展，语音增强算法的应用越来越广泛。
在实际生活中，由于种种原因，如环境噪声、话筒和扬声器的质量等造成的语音信号质量较差，这给语音通信、语音识别等应用带来了极大的困扰。
因此，研究如何提高语音信号的质量对于促进语音技术的应用具有重要的意义。
其中，基于MMSE准则的语音增强算法是一种较为有效的方法。
一、MMSE准则简介MMSE准则，全称Mean Squared Error准则，顾名思义就是最小化均方误差。
在语音信号增强领域，我们所讨论的是降低环境噪声对于语音信号的影响。
那么MMSE准则如何应用于语音增强领域呢？首先，我们需要了解线性滤波器的原理。
线性滤波器的本质是根据当前时刻的输入信号和历史时刻的输出信号，计算出当前时刻的输出信号，实现对于信号的滤波。
而MMSE准则就是使用最小均方误差来寻找最优的线性滤波器系数。
二、基于MMSE准则的语音增强算法在实际的应用中，利用MMSE准则实现语音增强通常需要经过以下几个步骤：1、去噪首先，我们需要获取到带噪语音信号并减去噪声。
在实际应用中，一般使用专业的软件对语音信号和噪声信号进行分离，并进行噪声去除。
2、帧分割接下来，我们需要对去噪后的语音信号进行帧分割，通常每一帧长度为20ms-30ms。
3、特征提取在每一帧中，我们需要提取出一些特征，如短时时域和频域特征，以用于后续的处理。
4、噪声估计通过前面的步骤，我们可以得到一个纯净的语音信号序列，而噪声信号无法得到。
因此，我们需要对于每一帧估计噪声的功率谱密度。
5、计算噪声门限在每一帧中，我们需要根据噪声功率谱估计值来计算一个门限来判断是否需要进行降噪处理。
6、噪声估计更新在实际操作中，由于噪声的功率谱密度会随着时间的变化而变化，因此我们需要对于上一帧估计的噪声功率谱密度进行更新。
7、引入MMSE准则我们在第一步去噪时已经减去了噪声信号，接下来，我们需要根据MMSE准则计算出一个最优的增强滤波器系数。
基于MMSE准则的改进型并行迭代ICI消除算法
摘要 ｔ 线信 道 的时变性破 坏 了 Ｏ Ｄ 系统 各子载 波间 的正交 性 ， 成子载 波 问功率泄漏 ， 而产 生子载波 间干 无 ＦＭ 造 从
扰 （Ｃ ） Ｃ Ｉ Ｉ 。Ｉ Ｉ的产 生严 重影 响了 ＯＦ ＤＭ 系 统 的性 能 。本文首 先从 Ｉ Ｉ Ｃ 的特性 出发 ，对 ＭＭＳ Ｅ准则 进行 了修正 ，在此 基础 上 ，提 出一种 改进 的并行 迭代（Ｉ ） Ｐ Ｃ 均衡 算法 消除 Ｉ Ｉ的影 响。Ｊｋ ｓ谱 瑞利衰 落信 道上 的仿真 结果表 明 ，该 方法 Ｃ ａｅ 的性 能优于普 通 的 ＰＣ算法 ，对信 道 的速 度变 化有 比较好 的鲁棒性 。 Ｉ
第 １ ６卷 第 １ 期 ２１ ０ １年 ２月
文 章 编 号 ： １０ ．２ ９（ｏ １ Ｏ ．０ ４０ ０ ７０ ４ ２ １、 １０ ７ ．５
电路 与系统学 Ｓ Ｓ Ｔ
ＶＯ ． ６ １ １
Ｎｏ １ ．
２ 系统和 信道模 型
２１ Ｏ ＤＭ 系 统 模 型 ． Ｆ
时 ，信 道 在 一 个 Ｏ ＤＭ符 号 时 间 内呈 线 性 变 化 。这 一假 设 符 合 很 多 实 际信 道 的情 况 ，如ＤＶＢ Ｃ ２ 道 ， Ｆ ．Ｓ信
载频 ＝４ ０ ８ ＭＨｚ ，ＯＦ ＤＭ符 号长 度 ５ ０ ｓ ０ ｇ ，移 动 速 度１ １ ０ ｍ ｈ 时 ， 多普 勒 频 移 为４ ． ，归 一化 ， ０ ｋ ／ｒ ： ４４ Ｈｚ
多普勒频移为０ ２ 。 ． ２ 再如 ， ０ ． ａ ０ ８ ２１ 信道， １ 载频 ＝ Ｇ ｚ Ｔ ２ ｐ， ＝ ０ ｋ ／ 时，多普勒频移为４ ３ ｚ ５ Ｈ ， ＝ ０ ｓ ｖ ｌ０ ｍ ｈ ｒ ６Ｈ ，
归 一化 多普 勒 频 移 为７４ １ 一 ０ ．６ 准 中 ， ｅ ５ Ｈｚ ＝ ２ ｇ ，同样 的速 率 下 ，归 一 化 多普 勒 频 率 ．× ０ 。８ ２１ 标 ｆ＝ Ｇ ，Ｔ １ ８ ｓ 为００ ７ ．４ ，均 小 于０１ ．。在 这 一 结 论 的基 础 上 出现 了一 些 相 关 的简 化信 道 估 计 和 均 衡 算法 Ｌ 。 ２
最小均方误差mmse算法
最小均方误差mmse算法
最小均方误差（MMSE）算法是一种常用的信号处理算法，用于估计信号的参
数或恢复原始信号。
该算法通过最小化估计值与实际值之间的均方误差来优化参数估计。
在通信系统、雷达系统、图像处理等领域都有广泛的应用。
MMSE算法的基本原理是通过对信号的统计特性进行分析，利用最小均方误差的准则来估计信号的参数。
在处理实际问题时，首先需要确定信号的统计模型，通常假设信号服从高斯分布。
然后，通过观测信号和已知的信号模型，计算出估计值，并通过最小化均方误差来获得最优的参数估计。
在数字通信系统中，MMSE算法通常用于信道估计、信号检测和信号解调等方面。
在信道估计中，MMSE算法可以通过估计信道的参数来提高通信系统的性能。
在信号检测中，MMSE算法可以帮助识别复杂信号中的目标信号。
在信号解调中，MMSE算法可以通过估计信号的参数来还原原始信号，减小信号传输中的失真。
除了在通信系统中的应用，MMSE算法也被广泛用于雷达系统、图像处理、语音处理等领域。
在雷达系统中，MMSE算法可以用于目标检测和跟踪。
在图像处
理中，MMSE算法可以用于图像去噪和图像恢复。
在语音处理中，MMSE算法可
以用于语音增强和语音识别等方面。
总的来说，最小均方误差（MMSE）算法是一种基于统计准则的信号处理算法，通过最小化估计值与实际值之间的均方误差来优化参数估计。
在通信系统、雷达系统、图像处理和语音处理等领域都有广泛的应用，为信号处理领域的研究和应用提供了有力的支持。
基于最小均分差(MMSE)准则的多窗口谱估计
王 磊 马 磊 娟
（河南工业职业技 术 学院 南 阳
摘
４３ ０ ） ７０ ９
要 给出了基于 ＭＭ Ｅ准则 的最佳多窗 口谱估计的求解方法 ， Ｓ 并通过一个仿真实例进行分析验证。 Ｄ Ｐ算法 功率谱估计 Ｆ
梯度 ：
差） 准则来评估一个估计 量的优劣 。ＭＳ Ｅ是 由估 计 的方差 以及
偏差 引起 的误差组 成 。对 于多 窗 口谱估 计来说 ，也 可 以使 用
（ ３ ）
ＭＭＳ （ ｎｍ ｍ Ｍ ａ ｑ ａ ｒ ｒ最小均 方误差准 则 ） Ｅ Ｍｉｉｕ ｅｎＳ ｕ ｒ Ｅｒ ， ｅ ｏ 来最 佳 化权值 系数 ， 得到最小 均方误差意义下 的最佳谱估计。令
动平均 ）。 ） 其中周期图是真实功率谱的渐进无偏估计 ， 但是它的方
差总是大于或等于估计值的均值的平方 ， 因而不是一致估计 ， 即随 着 Ｎ的增大估计曲线在某些点上会呈现较大的起伏 ，并且频率分 辨率较低 ， 这是我们不期望的。 而多窗谱估计以其 良好的性能最受
Ｅ （） ∑ （）ｔ／ｄ ］ ｄ ．Ｒｌ ） 厂： 厂 ， （ （ ｄ 厂 西‘ （ 叫＝ （Ｒ （ｄ ， 西． 厂 一 ） ） ）
二 、 用 ＭＳ 使 Ｅ准 则 的 多 窗 口谱 估 计
在估计理论 中，常常用 ＭＳ （ ｅｎＳ ｕ ｒ ｒ ｒ 均 方误 Ｅ Ｍ ａ ｑ ａ ｄＥ ｒ ， ｅ ｏ
（＝ ， （］ ｉ ［（］ 旺 ｆ［ ＋口 ） 厂 ｂ ’ ） ’ ）
＝ ａ （ｕ Ｓ。） ｕ ＋ｕ — （） Ｑ ／ ¨
文献标识码 Ａ 文章编号 １０ ０ － ４５ ７ ９ ５ ６ ０
关键词 Ｍ Ｅ准则 ＭＳ
基于毫米波通信的波束跟踪算法研究 文献综述
基于毫米波通信的波束跟踪算法研究一、研究背景随着5G通信的逐渐商用，毫米波通信作为其重要的一部分也变得越发重要。
毫米波通信具有带宽大、传输速率快、时延低等优点，但其在移动通信中受到了波束走向的限制，需要有效的波束跟踪算法来解决。
二、波束跟踪算法的分类1. 基于角度估计的算法基于角度估计的波束跟踪算法主要通过对接收信号相位进行分析，以估计信号的入射角度，从而跟踪波束的方向。
典型的算法包括最小均方误差（MMSE）算法、最大似然估计（MLE）算法等。
2. 基于时间域的算法基于时间域的波束跟踪算法则是通过对信号的到达时间进行估计，从而推断波束的方向。
典型的算法包括最小二乘（LS）算法、卡尔曼滤波（KF）算法等。
3. 混合域波束跟踪算法还有一些波束跟踪算法是结合了角度估计和时间域方法，通过多种信息的融合来提高波束跟踪的精度和稳定性。
三、现有波束跟踪算法的优缺点1. 角度估计算法的优点是对信号特征的提取比较准确，但是对于多径效应和多路径干扰的抑制能力较弱。
2. 时间域算法的优点是对高动态场景适应性好，但是对于信噪比较低的情况下易受到性能影响。
3. 混合域波束跟踪算法综合了两种方法的优点，但是实现复杂度较高，计算量较大。
四、未来研究方向1. 优化现有算法可以通过深度学习、神经网络等方法优化现有的波束跟踪算法，提高其性能和稳定性。
2. 多用户多输入多输出（MU-MIMO）技术未来可以研究将波束跟踪算法应用于MU-MIMO技术中，实现多用户之间的波束分离和跟踪，以进一步提高多用户通信的效率。
3. 跨频率波束跟踪在毫米波通信领域，跨频率波束跟踪也是一个重要的方向，可以研究跨频率下的波束跟踪算法，以适应不同频段下的通信需求。
五、结论毫米波通信的发展为波束跟踪算法的研究提供了新的机遇和挑战，当前波束跟踪算法研究已取得了一定成果，但仍然存在着一些问题和挑战。
未来需要进一步深入研究和探索，以适应更加复杂多变的通信环境。
结合深度学习、神经网络等新技术手段，将波束跟踪算法不断优化和提升，以推动毫米波通信技术的发展。
mmse预编码的功率归一化因子
mmse预编码的功率归一化因子问题：mmse预编码的功率归一化因子引言：在无线通信系统中，多输入多输出（MIMO）技术被广泛应用以提高通信的可靠性和数据传输的速率。
在MIMO系统中，预编码是一种重要的信号处理技术，用于提高系统性能。
MMSE预编码是一种基于最小均方误差准则的预编码方法，其功率归一化因子是影响预编码性能的重要参数。
本文将依次介绍MMSE预编码的基本原理、功率归一化因子的定义及其影响，并详细解析如何求解该因子。
一、MMSE预编码的基本原理：MMSE预编码是一种线性预编码技术，旨在最小化接收信号与期望信号之间的均方误差。
基本原理是在发送端对待发送的符号进行线性组合，并通过调整预编码矩阵的权重系数，使接收端的均方误差最小化。
其数学模型可以表示为：y = Hx + n其中，y是接收到的信号向量，H是信道矩阵，x是发送信号向量，n是噪声向量。
MMSE预编码的目标是找到一个预编码矩阵W，使得误差e = y - Hx最小化。
二、功率归一化因子的定义及影响：功率归一化因子是指在预编码过程中，对发送信号进行功率调整的系数。
其定义为调整后的预编码矩阵W的Frobenius 范数的倒数，即γ= 1 / √(tr(WW^H))其中，W^H表示矩阵W的共轭转置。
功率归一化因子的大小直接影响了预编码矩阵的尺度和发送信号的功率。
较大的gamma值对应着较小的预编码矩阵W，使得发送信号的功率被平衡和调整。
较小的gamma值则对应着较大的预编码矩阵W，使得发送信号的功率更大。
因此，功率归一化因子对于预编码技术的性能至关重要。
三、求解功率归一化因子的方法：求解功率归一化因子的方法通常可以分为两步：首先，根据信道矩阵H的特性，通过矩阵运算得到预编码矩阵W，然后根据预编码矩阵W的性质，计算出功率归一化因子。
1. 求解预编码矩阵W：根据MMSE预编码的目标函数，可以使用矩阵运算求解预编码矩阵W。
通过求解以下方程组，可以得到预编码矩阵W的形式：W = (HH^H + σ^2I)^(-1)H其中，I是单位矩阵，σ^2是噪声的方差。
均衡的三种算法：ZF、MMSE和MLSE
二、均衡的分类
ZF 算法: Zero Forcing
MMSE 算法: Minimum Mean Square Error
MLSE 算法: Maximum Likelihood Channel Estimation
三、均衡三种算法的比较
ZF 算法:
Wi H j
0 i j 1 i j
W H H H HH
w12 w22 wM 2
w1N n1 w2 N n2 w1N nN
三、均衡三种算法的比较
MMSE 算法:
2 H arg min E s W r w
Where
W H H I nr
H H 2
1
HH
ˆ W H r W H Hs W H n s
ˆ1 w11 s 1 0 0 s1 ˆ2 1 0 1 0 s2 1 w21 s 2 2 s w 0 0 1 sM ˆM M1 w12 w22 wM 2 w1N n1 w2 N n2 w1N nN
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基于MMSE的功率控制算法的研究
摘要：该文详细介绍了CDMA系统中基于MMSE的功率控制算法，进行了相应的仿真。
仿真结果表明，基于MMSE的功率控制算法相对于传统的算法，可以更有效的控制系统的总功率，同时提高功率控制时趋于总功率饱和值的收敛速度。
关键词：功率控制MMSE CDMA
Power Control Algorithms for MMSE Receivers in CDMA Systems Abstract：In this paper, we introduce an adaptive and distribute power control algorithm (PCA) for the MMSE receiver. We also combine the proposed PCA with an existing PCA that employs signal-to -interference ratio (SIR) in order to achieve the desired performance of suitable convergence rate and stability.
Key words：power control MMSE CDMA
在CDMA移动通信系统中，由于多址接入干扰和信道频率的选择性衰落所引起的“远近效应”，一直是CDMA系统中亟需解决的关键技术问题。
目前，主要运用功率控制和多用户检测这两种技术来克服“远近效应”对于系统的影响。
在下文中，将讨论把功率控制和多用户检测相结合后的算法，并加以仿真。
1 系统模型
本文所分析的是加性高斯白噪声（AWGN）下的CDMA系统的上行链路，调制方式为BPSK调制。
我们假设共有N个移动台和M 个基站。
其中，第i个移动台的发射信号在其所属基站的接收信号为：
在(1)式中,是移动台j的发射功率,是移动台j到移动台i所属基站的信道增益（channel gain）,是移动台j的传输信息比特,是移动台j 的扩频序列，n是高斯随机变量，满足。
我们假设接收滤波器的相关系数，那么，移动台i的发射信号经过滤波器之后的输出信号为：
在(2)式中,是均值为0,方差为的高斯随机变量。
此时，可知移动台i的输出信噪比（SIR）是：
功率控制的目标就是寻找最优化的各移动台功率和各滤波器系数，从而在各移动台满足服务质量要求（>）的前提下，使整个服务区的所有移动台的发射总功率最小。
是系统要求的移动台i的目标信噪比。
上述问题可以表述为以下公式：
2 功率控制算法
从上面的论述中，我们可以发现，整个算法可以被分成两个独立的部分：首先可以计算各个移动台相对应的滤波器系数，然后就可以按照传统的功率控制算法，求得各移动台理想的发射功率。
通过这两个相对独立的步骤，我们可以将功率控制和多用户检测有机的结合在一起。
2.1 基于SIR的功率控制算法
下式给出了滤波器系数的算法：
2.2 基于MSE的功率控制算法
与前一种基于信噪比的算法不同，这个算法是建立在最小均方误差（MMSE）的基础之上的。
移动台i的最小均方误差为：
3 数学仿真的结果及比较
仿真的参数设置:扩频增益G＝150,信道增益＝,各移动台的目标SIR，即＝4（6dB）,信道高斯噪声的方差为。
图1给出了传统功率控制和基于MMSE的功率控制下的系统总功率的比较。
由图1我们不难发现，使用传统的功率控制算法，需要迭代8～9次，才能达到系统总功率的饱和值，而采用基于MMSE的新的功率控制算法，则可以只通过两次迭代，就基本达到总功率的饱和值。
除了计算时间上的优势，基于MMSE的算法，可以使系统总功率较传统算法下降2?dB，这对于整个系统而言是非常有益的。
同时，我们可以看到，基于MMSE的两个分支算法，即基于SIR 和基于MSE的功率控制算法，他们在迭代次数和迭代结果上，相当
的一致。
这是因为：
(12)
也就是说，无论是基于SIR还是基于MSE的算法，他们在理论上是可以互易的。
4 结语
通过理论分析和数学建模仿真，结果表明：基于MMSE的功率控制算法相对于传统的算法，可以更有效的控制系统的总功率，同时提高功率控制时趋于总功率饱和值的收敛速度。
因此，这种新的功率控制算法在工程上有很好的应用前景。
参考文献
[1] Yong Liu,Tan F.Wong.Power Control Algorithms for MMSE Receivers in CDMA Systems[C]//Vehicular Technology Conference,Proceedings.VTC 2002-Fall.2002 IEEE 56th,2002:24-28.
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